Brain0-ai/brain0
The black box for AI-written code. Passive decision graph linking every commit to the agent prompts behind it: drift detection, DLP audit of what agents read, evidence-driven risk, MCP memory for coding agents, signed provenance attestations. One command, offline by default.
解决的问题
编码代理如今编写了大部分差异,但 git 只显示什么改变了,而不显示为什么。brain0 回答了你的仓库无法回答的问题:哪个提示词写了这个 bug,代理实际读取了什么,以及那个变化有多可信。它还能协调代理声称已更改的内容与 git 记录的内容(漂移),检测敏感读取如 .env 或私钥,并分配一个从过去事件中学习的证据驱动的风险分数。
工作原理
brain0 是一个纯粹的观察者。它读取 git 历史(事实)和编码代理(Codex、Claude Code)已经写入磁盘的转录(声明意图)。它从仓库向下到模块、文件、符号构建一个决策图——每个节点带有带日期的历史、漂移和风险。它从不修改你的代码或 git 历史。本地使用带嵌入的 SQLite 索引;可选地,你可以接入 Postgres 或你自己的 LLM 以获得更丰富的摘要和聊天。GUI 让你探索图形,MCP 接口让编码代理在接触代码之前查询上下文、责任、调试和审计。
适用人群
使用 AI 编码代理并希望获得问责制的开发者和团队:理解哪个提示词导致了一次改变,确保代理没有泄露机密,并识别高风险模式。它也对安全敏感型团队以及运行本地优先、离线工具的人有价值。
亮点
- 被动观察:无挂钩、无代理协作、无代码更改——只读取 git 和转录。
- 漂移检测:协调声明与实际完成,标记未暂存或未声明的编辑。
- 代理上下文的 DLP:记录会话读取的文件(仅路径和秘密类型),并标记到达远程模型的敏感读取。
- 学习型风险评分:先验(爆炸半径、流失)与后验(回滚、修复)证据融合,突出危险模式的“黄金信号”。
- 默认本地优先且离线:无密钥、本地嵌入、零出口;可选的远程模型是选择加入的。
- MCP 集成:为编码代理提供在更改前查询上下文、责任、调试和审计的通道。
- 防篡改:追加专用图、固定转录、加密擦除、签名证明。
- 开放核心:Apache-2.0,功能完整,并提供企业和多租户选项。
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